論文の概要: Keeping Deep Lithography Simulators Updated: Global-Local Shape-Based
Novelty Detection and Active Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09717v1
- Date: Mon, 24 Jan 2022 14:50:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-25 20:45:17.699566
- Title: Keeping Deep Lithography Simulators Updated: Global-Local Shape-Based
Novelty Detection and Active Learning
- Title（参考訳）: 深部リソグラフィーシミュレータの更新:グローバルな形状に基づくノベルティ検出とアクティブラーニング
- Authors: Hao-Chiang Shao, Hsing-Lei Ping, Kuo-shiuan Chen, Weng-Tai Su,
Chia-Wen Lin, Shao-Yun Fang, Pin-Yian Tsai, Yan-Hsiu Liu
- Abstract要約: 学習に基づくプレシミュレートモデルでは,ICレイアウトから製造回路への加工誘起形状変形が予測される。
モデルトレーニングと更新のために、すべてのレイアウトクリップの参照形状画像を集めるのは高価で時間がかかる。
本稿では,新しい(目に見えない)レイアウトパターンを識別するための,ディープラーニングに基づくレイアウトノベルティ検出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.947570061670397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning-based pre-simulation (i.e., layout-to-fabrication) models have been
proposed to predict the fabrication-induced shape deformation from an IC layout
to its fabricated circuit. Such models are usually driven by pairwise learning,
involving a training set of layout patterns and their reference shape images
after fabrication. However, it is expensive and time-consuming to collect the
reference shape images of all layout clips for model training and updating. To
address the problem, we propose a deep learning-based layout novelty detection
scheme to identify novel (unseen) layout patterns, which cannot be well
predicted by a pre-trained pre-simulation model. We devise a global-local
novelty scoring mechanism to assess the potential novelty of a layout by
exploiting two subnetworks: an autoencoder and a pretrained pre-simulation
model. The former characterizes the global structural dissimilarity between a
given layout and training samples, whereas the latter extracts a latent code
representing the fabrication-induced local deformation. By integrating the
global dissimilarity with the local deformation boosted by a self-attention
mechanism, our model can accurately detect novelties without the ground-truth
circuit shapes of test samples. Based on the detected novelties, we further
propose two active-learning strategies to sample a reduced amount of
representative layouts most worthy to be fabricated for acquiring their
ground-truth circuit shapes. Experimental results demonstrate i) our method's
effectiveness in layout novelty detection, and ii) our active-learning
strategies' ability in selecting representative novel layouts for keeping a
learning-based pre-simulation model updated.
- Abstract（参考訳）: ICレイアウトから製造回路への形状変形を予測するために,学習に基づく事前シミュレーション(レイアウト・ツー・ファブリケーション)モデルが提案されている。
このようなモデルは、通常ペアワイズ学習によって駆動され、レイアウトパターンのトレーニングセットと、製造後の参照形状画像を含む。
しかし、モデルトレーニングや更新のために、すべてのレイアウトクリップの参照形状画像を集めるのは高価で時間がかかる。
そこで本研究では,事前学習した事前シミュレーションモデルでは十分に予測できない新しいレイアウトパターンを識別する,ディープラーニングに基づくレイアウト新規性検出手法を提案する。
オートエンコーダとプリトレーニングされた事前シミュレーションモデルという2つのサブネットワークを利用して,レイアウトの潜在的新規性を評価するために,グローバル局所的ノベルティスコアリング機構を考案する。
前者は所定のレイアウトとトレーニングサンプルのグローバルな構造的相違を特徴付け、後者は製造誘起局所変形を表す潜時符号を抽出する。
自己保持機構によって促進される局所変形とグローバルな相似性を統合することで,試験試料の地絡回路形状を使わずに,新規性を正確に検出することができる。
さらに, 検出された新奇性に基づいて, 地中回路形状の獲得に最も有効な代表的なレイアウトの削減をサンプリングする2つのアクティブラーニング戦略を提案する。
実験結果
一 レイアウト新規性検出における方法の有効性及び方法
二 学習前シミュレーションモデル更新のための代表的な新規レイアウト選択におけるアクティブラーニング戦略の能力について
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